1 / 2
文档名称:

并行图挖掘算法的研究与实现的中期报告.docx

格式:docx   大小:10KB   页数:2页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

并行图挖掘算法的研究与实现的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/15 文件大小:10 KB

下载得到文件列表

并行图挖掘算法的研究与实现的中期报告.docx

相关文档

文档介绍

文档介绍:该【并行图挖掘算法的研究与实现的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【并行图挖掘算法的研究与实现的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。并行图挖掘算法的研究与实现的中期报告一、研究背景及意义随着大数据时代的到来,图数据在社交网络、推荐系统、生物信息学等领域中得到了广泛的应用。如何高效地处理这些大规模的图数据成为了图挖掘领域中的热门研究方向。其中,采用并行计算方式来加速图挖掘算法已成为解决大规模图数据下效率问题的重要途径。二、研究内容本研究旨在针对常用的图挖掘算法,如社区发现、节点聚类等,在并行计算平台上进行优化和实现,切实提高其计算效率。具体研究内容如下:,设计并实现相应的并行计算方案。、负载均衡等算法优化并行计算过程中的性能瓶颈。,并比较不同算法和优化方案之间的差异。三、研究进展目前,我们已完成了算法分析和设计的工作,分别对社区发现和节点聚类这两种常见的图挖掘算法进行了并行计算方案的设计和实现。具体来说,我们选择了分别采用MPI和OpenMP两种并行计算框架,实现了算法在一个节点和多个节点上的并行化。我们还利用METIS和KaHIP等图划分算法进行负载均衡,并结合不同的优化方案,尝试提高算法的计算效率。目前,我们已在一台37节点的集群上运行了实验,并进行了性能测试和比较。实验结果表明,我们的并行算法相比于串行算法,能够获得显著的加速效果,并且在大规模数据下具有可扩展性。同时,通过对比不同并行计算框架和优化方案之间的差异,我们为并行化图挖掘算法提供了一些有益的启示。四、计划和展望未来的工作将重点围绕以下几个方面展开:,尝试通过其他算法和技术提高其性能。,并进行相应的并行化处理。,挖掘出更多的优化方法和技巧。,并进行相关的研究和实验探究。我们相信,在未来的工作中,我们将能够进一步提高图挖掘算法的计算效率,并为其在更广泛的应用领域中发挥更大的价值做出贡献。